我正在尝试初始化SparkR，但出现权限错误。我的Spark版本是spark-2.2.1-bin-hadoop2.6。我搜索了这个错误以及如何解决它，我发现了几个相关的主题。但是，我无法使用与这些主题相同的方法来解决它，他们提供的解决方案(以及我尝试过的解决方案)是使用以下命令授予/tmp/hive目录权限:sudo-uhdfshadoopfs-chmod-R777/tmp/hive有足够知识的人可以给我另一种可能的解决方案吗？错误堆栈跟踪如下:$sudo./bin/sparkRRversion3.4.2(2017-09-28)--"ShortSummer"Copyright(C)20
我有一个简单的map-reduce程序，其中我的map和reduce基元看起来像这样map(K，V)=(文本，OutputAggregator)减少(文本，OutputAggregator)=(文本，文本)重要的一点是，从我的map函数中，我发出了一个OutputAggregator类型的对象，它是我自己的实现Writable接口(interface)的类。但是，我的reduce失败并出现以下异常。更具体地说，readFieds()函数抛出异常。任何线索为什么？我使用hadoop0.18.310/09/1904:04:59INFOjvm.JvmMetrics:InitializingJ
几个小时以来，这是一个非常疯狂的问题。如有任何帮助，我们将不胜感激。我不能publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{if(!value.toString().equals("")){Gsongson=newGson();Booleanflag=true;System.out.println("000000000");while(flag){TexttweetId=newText();Tweettweet=gson.fromJson(value.toStr
如何将Kryo设置为我的序列化框架来代替Writable？子问题:如何设置要序列化/反序列化的对象，就像我们对Writable所做的那样？ 最佳答案 将io.serializations属性设置为逗号分隔的类名列表以注册序列化实现。它的默认值是org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization，这意味着只有Writable对象可以开箱即用地序列化或反序列化。引用-http://my.safaribooksonline.com/book/databases/hadoop/9780
我正在尝试使用MRUnit为我的hadoop作业实现单元测试.对于我自己的Writable，断言在withOutput(K2k2,V2v2)失败。我已经尝试覆盖Object的equals(Objecto)方法，但这没有帮助。当两个Writable实际上相同时，有什么想法可以告诉MRUnit吗？ 最佳答案 为了使runTest()成功，必须覆盖inthashCode()。 关于unit-testing-MR单元:Testsfailwithcustomwritable，我们在StackOve
我关注了DataStax'sguideonbestpracticesforusingDSEwithDocker，但我在使用DataStax提供的所有默认设置脚本和Dockerfile时遇到了以下错误。错误日志Causedby:java.lang.RuntimeException:FailedtosavecustomDSEHadoopconfigatcom.datastax.bdp.hadoop.mapred.CassandraJobConf.writeDseHadoopConfig(CassandraJobConf.java:310)~[dse-hadoop-5.0.3.jar:5.0
HadoopWritable接口(interface)依赖于“publicvoidwrite(DataOutputout)”方法。看起来在DataOutput接口(interface)的背后，Hadoop使用了DataOutputStream，它在底层使用了一个简单的数组。当我尝试在我的reducer中的DataOutput中写入大量数据时，我得到:Causedby:java.lang.OutOfMemoryError:RequestedarraysizeexceedsVMlimitatjava.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3230)atjava.io
我自己实现了WritableComparable，但是我找不到适合单元测试write和readFields方法的好东西。有什么想法吗？ 最佳答案 也许您可以找到更简单的方法来测试您的可写对象，但手动执行序列化/反序列化也可以。例如:MyUtils.java:...importorg.apache.commons.io.IOUtils;...publicstaticbyte[]serialize(Writablewritable)throwsIOException{ByteArrayOutputStreamout=newByteArr
我正在玩在Scala中为Hive编写通用UDF。我的第一个测试是编写一个函数来对数组(复杂数据类型)求和。我的代码stub如下所示(因为这是stub，请忽略asInstanceOf的用法:D):...classSumElementsextendsGenericUDF{protectedvalexpectedCategories:Array[Category]=Array(ObjectInspector.Category.LIST)protectedvarlistInspector:ListObjectInspector=_@throws(classOf[UDFNullArgumentE
SparkContext在Writable之间定义了几个隐式转换和它们的原始类型，比如LongWritableLong,TextString.测试案例1:我正在使用以下代码合并小文件@TestdeftestCombineSmallFiles():Unit={valpath="file:///d:/logs"valrdd=sc.newAPIHadoopFile[LongWritable,Text,CombineTextInputFormat](path)println(s"rddpartitionnumberis${rdd.partitions.length}")println(s"li
